利用WRF3D-Var同化多普勒雷达反演风场试验研究

为了将C波段雷达风场资料更好地应用于数值预报模式中,利用两步变分法反演多普勒雷达风场资料,并处理成标准的常规探空资料,以WRF模式及其三维变分同化系统为平台,针对2013年6月19日发生在天水的一次强暴雨过程进行同化雷达反演风的试验研究.试验结果表明:同化雷达反演风场后,对降水预报的改进能维持12h,尤其同化雷达反演风场后3~9h效果非常显著;0~3h作用不是很明显;9~12h预报具有一定的正作用.另外,循环同化比同化一次效果好,但并不是同化次数越多越好.因此,同化C波段雷达反演风场后,对降水预报具有一定的正作用.     

变换光谱数据对土壤氮素PLSR模型的影响研究

光谱数据变换对消除背景、噪音影响以及提取光谱特征有重要的作用,是光谱数据分析过程中的必要步骤。为了研究光谱变换处理对土壤氮素PLSR模型的影响精度,并选择最佳光谱变换处理方法,本文对原始光谱数据进行了15种典型光谱变换,通过比较不同变换光谱与土壤氮素的相关性,实现土壤氮素的PLSR精确诊断,并综合评定最佳光谱数据变换方法。结果表明,涉及微分处理后的光谱变换,尤其是先进行开方（T₈、T₁₁）、对数（T₆、T₁₂）等变换后再进行微分处理,可提高其与土壤氮素的相关性。在引入较少因子变量个数的条件下,该方法使因变量解释量达到了98%。综合考虑模型的校正、验证效果及模型复杂度（模型最佳因子变量个数）,可得出光谱平方根的一阶微分变换处理（T₈）为最佳的土壤光谱变换算法。该条件下的土壤氮素的校正模型表现为R²=0.985、RMSE_C=0.000132、F_n=6,验证模型的表现为R²=0.9853、RMSE_V=0.000162,结果表明基于T₈的光谱数据变换可实现本试验条件下土壤氮素的光谱估算。另外,可以考虑将原始光谱的一阶微分（T₉）、对数和对数倒数的一阶微分（T₆、T₇）以及平方根和对数的二阶微分（T₁₁、T₁₂）作为光谱数据变换方法。本文研究结果可为土壤氮素估算和光谱数据预处理提供技术参考。     

BDS/GPS/GLONASS组合精密单点定位模型及性能分析

针对精密单点定位中多系统融合的问题,提出BDS/GPS/GLONASS 组合PPP的函数模型及随机模型,实现了基于扩展卡尔曼滤波的BDS/GPS/GLONASS 组合PPP。利用实测数据进行静态及静态模拟动态的BDS/GPS/GLONASS 组合PPP实验,结果表明:1）静态实验中,BDS PPP平均收敛时间约为80 min,水平方向精度优于3 cm,天向精度优于6 cm;GPS PPP与多系统组合PPP定位精度相当,且收敛时间与组合PPP所应用的各系统中收敛较快的单系统PPP的收敛时间相当;2）动态实验中,BDS PPP的平均收敛时间约为105 min,水平方向精度优于7 cm,天向精度优于12 cm;多系统组合PPP的精度要优于单系统PPP,且有效缩短了收敛时间。     

完全规格化缔合勒让德函数常用递推算法的适用性

完全规格化缔合勒让德函数递推算法的适用性是衡量算法优劣的重要标志。从第一相对数值精度、第二相对数值精度和计算速度等方面对4种常用的递推算法--标准向前列递推算法、标准向前行递推算法、跨阶次递推算法和Belikov递推算法的适用性进行分析。结果表明,标准向前行递推算法适用范围最小;对于cosθ∈[－1,1],在1 900阶内,标准向前列递推算法、跨阶次递推算法和Belikov递推算法均适用,且第1种算法速度最快;在3 000阶内,跨阶次递推算法和Belikov递推算法适用,且后者更优。     

首套全球30 m分辨率土地覆被产品区域尺度精度评价——以河南省为例

以河南省为研究区,对全球首套30 m分辨率土地覆盖产品GlobleLand30进行区域尺度精度评价。首先,以中国1\begin{array}{c}:\end{array}10万土地利用数据（CHINA-2010）为参考,分析两种产品的空间一致性;而后,通过Google Earth样本分析GlobleLand30在空间不一致区域的制图精度;最后,利用野外实地考察样本对GlobleLand30进行总体精度评价,并从土地覆被复杂度、高程等方面分析影响精度的原因,结果表明：① GlobleLand30与CHINA-2010空间一致性达80.20%。两种产品对耕地、林地、人工地面一致性高,对草地、水体、灌木、湿地、未利用土地的一致性低。② 在空间不一致区域,GlobleLand30的总体分类正确率略低于CHINA-2010,但两者对不同地类的优势不同。③ 经野外实地考察验证可知,GlobleLand30的总体精度达83.33%。④GlobleLand30与CHINA-2010的空间一致性随土地覆被复杂度的增加而降低,并在高程过渡带较低。     

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